含电动汽车与大规模风电并网的电力系统协调调度

【摘要】：目前,中国是世界上位居第二位的能源生产国和能源消费国。不断增长的能源供应,对全世界的能源安全发挥着越来越重要的作用,对社会经济的发展提供了重要支撑,已经成为世界能源市场的重要组成本部分。近些年,中国的清洁能源发展非常的迅速。中国具有丰富的风能资源,具有巨大的开发潜力,但是,与风电装机容量的增长数据相比,风电利用小时数并不乐观。弃风难题形成的一个主要原因是电力市场和电源的不匹配。风力发电具有可调度性低、间歇性、随机性的特点,风电大规模接入电网会对电网的运行产生一定的影响,为应对现阶段的全球气候的变化,减少诸如二氧化碳等温室气体排放,可再生能源技术的发展得到了广泛的重视,除水电外,风力发电是目前经济效益最好、技术最成熟的可再生能源发电技术。电动汽车的研究和推广已成为国家新能源发展计划中的一项重要议题。2001年电动汽车被纳入863计划重大研究专项,此后电动汽车产业得到了快速的发展,目前已在北京、上海等全国多个城市开展了电动汽车的推广试点工作。电动汽车换电站建设发展在我国起步较晚,至今还没有建成能满足不同用户充换电需求的服务网络。国家电网公司提出按照“换电为主,插充为辅,集中充电,统一配送”的方式,构建电动汽车的能源供给体系。本文以大规模风电接入、电动汽车有序充电管理为研究背景,建立含双馈风机、永磁直驱风机的风场模型,建立电动汽车(PEV)负荷调度模型,以系统发电成本和污染气体排放量为优化目标,整合风场、PEV调度模型,建立含多目标优化的协调调度模型。采用快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对协调调度模型求解,通过双目标的对比分析,权衡与实际情况相近的最优解。在模型求解的基础上,基于实际数据探讨了风电规模、电动汽车规模对电动汽车充电负荷、优化目标等效益指标的作用与影响,结论指出,适当增加PEV规模可有效降低发电成本,拓展PEV电池工作类型的多样性,更好地发挥削峰填谷、调节供需平衡的作用；风电规模的降低,将提高污染物排放水平,增加发电成本；风电规模与PEV规模在所建多目标优化过程中存在博弈平衡点。 【关键词】：协调调度 大规模风电 电动汽车 多目标优化
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 电力系统调度12-14
• 1.2.2 含大规模风电的调度问题14-15
• 1.2.3 含电动汽车的调度问题15-16
• 1.2.4 优化算法16-18
• 1.3 本文的研究框架与主要工作18-20
• 第2章 电力系统协调调度模型20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 风电场出力模型20
• 2.3 电动汽车调度模型20-22
• 2.3.1 电动汽车充电量21
• 2.3.2 电动汽车充电方式21-22
• 2.3.3 电动汽车充电负荷22
• 2.4 含电动汽车和大规模风电的协调调度模型22-25
• 2.4.1 目标函数22-23
• 2.4.2 决策变量23
• 2.4.3 约束条件23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 双目标优化算法与模型求解26-32
• 3.1 引言26
• 3.2 优化算法在电力系统优化调度中的应用26-29
• 3.2.1 遗传算法26-27
• 3.2.2 差分进化算法27-28
• 3.2.3 快速非支配遗传算法28-29
• 3.3 快速非支配遗传算法29-30
• 3.4 基于快速非支配遗传算法的协调调度模型求解30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第4章 含电动汽车与大规模风电并网的协调调度32-43
• 4.1 引言32
• 4.2 基础数据32-34
• 4.3 含电动汽车和大规模风电并网的优化结果分析34-37
• 4.4 考虑不同规模电动汽车并网的优化结果分析37-39
• 4.5 考虑不同规模风电并网的优化结果分析39-42
• 4.6 本章小结42-43
• 第5章 总结与展望43-45
• 5.1 总结43
• 5.2 展望43-45
• 参考文献45-50
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果50-51
• 致谢51-52
• 作者简介52

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